Das Projekt "Entwicklung eines Color-Line-Scanners zur Erdfernerkundung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Bremen, Institut für Informatik und Automation durchgeführt. Einsatz einer Color-Line-Scanners zur Erfassung von Umweltdaten und deren Evaluation in Zusammenarbeit mit dem Alfred-Wegner-Institut Bremerhaven. Der Wunsch, einen Color-Line-Scanner für den Einsatz in Flugzeugen zu haben, resultiert vor allem aus dem Forschungsgebiet Erdfernerkundung, das sich mit dem Problem der Vorhersage von Umweltereignissen (z.B. Umfang der Eisschmelze) an Hand von Satellitenbildern beschäftigt. Um die vorliegenden Satellitenbilder richtig deuten zu können, benötigt man zeitgleich aufgenommene Bilder des gleichen Gebietes aus geringer Entfernung (und damit höherer Auflösung). Wenn man an Hand dieser Bilder z.B. Art und Umfang von Schmelztümpeln genau registrieren kann, kann man dann u.U. bestimmte Strukturen in Satellitenbildern diesen Schmelztümpeln zuordnen. Während der Entwicklung der Kamera ergaben sich dann weitere, interessante Einsatzmöglichkeiten des Color-Line-Scanners. Er läßt sich einsetzen bzw. wird auch schon eingesetzt für die - Beobachtung der globalen Meereisverteilung, - Verbesserung von Eisdriftmodellen, - Auswertung von Eisbohrkernen, - Erstellung von Vegetationsindices (geplantes Projekt in Australien), - Anwendungen in der Kartographie. Die Entwicklung eines Farbscanners für die Polarregionen mag auf den ersten Blick nicht sinnvoll erscheinen, da in diesen Gebieten die Farben Weiß und Schwarz vorherrschen. Um auf Bildern aber z.B. Wolkenschatten (grau) von Schmelztümpeln (blau) unterscheiden zu können, ist der Einsatz eines Farbscanners erforderlich. Ebenso sind die spektralen Eigenschaften von Sedimenten, die in Folge der Eisschmelze zum Vorschein kommen, ein wichtiger Parameter in der Polarforschung. Auch die Verteilung von Plankton im Meer ist für die Polarforschung von Interesse. Zentrales Element des Farbscanners ist ein CCD-Sensor mit einer Auflösung von über 2000 Punkten. Jeder Punkt liefert die drei Grundfarben rot, grün und blau mit einer Auflösung von jeweils 8 Bit. Daraus ergibt sich bei 50 Scans pro Sekunde ein Datenstrom von etwa 300 kByte/sec. Da Flüge mit dem Scanner bis zu 5 Stunden dauern können, sind in dieser Zeit bis zu 6 Gbyte an Daten abzuspeichern. Zu Beginn der Entwicklung lag die gängige Festplattenkapazität bei 250 Mbyte, Spitzenkapazitäten von Festplatten betrugen 2 Gbyte. Diese Platten waren aber nicht im rauhen Flugbetrieb einsetzbar. Als Massenspeicher kam daher nur ein DAT-Streamer mit einer max. Aufnahmekapazität von 8 Gbyte in Frage. Weitere Anforderungen an das zu entwickelnde System waren: - Visualisierung von Teilen der aufgezeichneten Daten während des Fluges, um die Qualität der Aufnahmen überprüfen zu können - Aufzeichnung von weiteren Informationen während des Fluges (GPS, Kommentare der Experimentatoren) - Verifizierung der fehlerfreien Aufzeichnung mit einem Testmustergenerator optional: Ausstattung des Scanners mit einem SCSI-Interface für einen plattformunabhängigen Einsatz. (Text gekürzt)
Das Projekt "FreiRaum - Entwicklung und Erprobung eines EDV-gestützten Planungshandbuchs 'Ermittlung, Bewertung und Konzeption freiraumbezogener barrierefreier Tourismusangebote'" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fachhochschule Erfurt University of Applied Sciences, Institut Verkehr und Raum durchgeführt. Im vorliegenden Projekt steht 'FreiRaum' als Synonym für einen Raum, in dem sich Menschen, frei und unabhängig von ihren körperlichen Vorraussetzungen, selbstständig bewegen können. Im Sinne des Projektes bezeichnet der Begriff 'FreiRaum' aber auch einen bestimmten Landschaftsraum. Dieser beginnt außerhalb der Ortslagen und besetzt all jenen Raum, der durch natürliche Prozesse wesentlich geprägt wird. Dies sind z.B. Wiesen oder Wälder, aber auch landwirtschaftliche Flächen. FreiRaum kann in diesem Zusammenhang mit dem Begriff 'Landschaft' oder 'Naturraum' gleichgesetzt werden. Er entspricht damit nicht unmittelbar dem in der Freiraumplanung verwendeten Begriff. Im Rahmen der Siedlungs- und Stadtplanung widmet sich die Freiraumplanung der Gestaltung jener Flächen, die für eine Freizeit- und Erholungsnutzung sowie der physischen und psychischen Regeneration im Siedlungsbereich infrage kommen, wie z.B. Park und Freizeitanlagen, öffentliche Plätze, Innenhöfe und Vorgärten. Ziel des Projektes ist es, ein Bewertungssystem zu schaffen, welches zum einen eine Analyse der Landschaft nach dem Grad ihrer Barrierefreiheit ermöglicht und zum anderen die Entwicklung von freiraumbezogenen Gestaltungsleitlinien gestattet. Untersuchungsraum ist dabei die Modellregion 'Talsperrenregion am Rennsteig' um Tambach-Dietharz, Ohrdruf, Georgenthal und Oberhof. Dem Entwurf eines Bewertungssystems bezüglich der barrierefreien Gestaltung von Natur und Landschaft geht eine Bewertung des touristischen Potenzials des Landschaftsraumes in der Modellregion voraus. Die so gesetzte räumliche Wichtung bildet den Ausgangspunkt für die freiraumbezogene Analyse der Barrierefreiheit. Ausgehend von einer großräumigen Analyse, muss das Verfahren insgesamt so entwickelt werden, dass diese lediglich anhand vorhandener Geodaten möglich ist. Wesentliche Prämissen des Projektes sind daher: - Analyse anhand vorhandener digitaler Geodaten; - Verzicht auf aufwändige Infrastrukturen bei der Landschaftsgestaltung. Inwieweit die Analyse des touristischen Potenzials sowie des Potenzials zur barrierefreien Erschließung der Modellregion anhand von Geodaten durchgeführt werden kann - zumindest aber mit möglichst einfachen Erhebungsmethoden - muss innerhalb des Projektes überprüft werden. Die Ergebnisse sollen in einem digitalen Planungshandbuch niedergelegt und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden.
Das Projekt "Teilvorhaben Hochschule Offenburg - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Medien" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Offenburg, Fakultät Betriebswirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen, Midplus Logistics Knowledge Cluster (Midplus) durchgeführt. Allgemeines Ziel des Projekts ist die Ermöglichung automatisierten Monitorings der mit dem Fahrrad befahrenen Wege. Mithilfe der KI-basierten Analyse wird untersucht, wie Aussagen zur Beschaffenheit der mit dem Fahrrad befahrenen Wege getroffen werden können. Die Aufnahme der Daten erfolgt mobil mittels am Fahrradlenker befestigten Smartphones und einer Applikation, welche automatisiert unterschiedliche Sensordaten und Bilddaten aufnimmt. Durch eine zentrale Analyseanwendung werden die Daten KI-basiert untersucht und bewertet. Das System ermöglicht eine flächendeckende Datenaufnahme und -bereitstellung und trägt zur Erschließung neuer Möglichkeiten für Radverkehr, Radlogistik und der Optimierung der Wegeinstandhaltung bei. Es werden Demonstratoren zur Verwendung dieser Daten erstellt und evaluiert. Die Hochschule Offenburg ergänzt das Projektkonsortium mit der Expertise im Bereich Citylogistik und damit dem im Fokus liegenden Thema Radlogistik optimal. Die Erforschung der betriebswirtschaftlichen Optimierungsfähigkeit von Citylogistik-Prozessen mithilfe von Lastenrädern im urbanen Raum durch ABPA steht im Vordergrund. Dazu gehören der Aufbau eines Testplans für Praxistests im Bereich Radlogistik und die Koordination und Begleitung der Verwendung der Technologie von ABPA zu Testzwecken im Alltag der beteiligten Radlogistiker. Es erfolgt die Auswertung der aufgenommenen Daten sowie die Ableitung von möglichen Anpassungen der Technologie. Außerdem wird die Skalierbarkeit des Gesamtsystems und der analysierten Daten aus betriebswirtschaftlicher Sicht der Radlogistiker untersucht und bewertet.
Das Projekt "Teilprojekt 10: Kamerabasierte Beobachtungsstation für Wildtiere, Insekten und Vögel (VisAMMOD)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Fakultät für Informatik durchgeführt. Das AMMOD Projekt dient der Entwicklung einer 'Wetterstation für Artenvielfalt', die mit automatisierten Probensammlern und Sensoren ausgestattet ist und erfasste Daten an einen Empfänger weiterleitet. Die Daten dienen primär der Identifikation von Arten, wozu auch analysierte Daten aus speziellen Kamerasystemen gehören. Es werden Prototypen gebaut, mit denen der Arbeitsfluss von der Aufnahme im Feld bis zur Verfügbarkeit der Daten über ein Webportal demonstriert werden kann. Der Schwerpunkt des visuellen AMMOD-Systems (VisAMMOD) liegt auf der Bilderfassung von Wildtieren und Nachtfaltern. In dem hier beantragten Teilprojekt werden spezielle Hardwareelemente für die Detektion verschiedener Arten entworfen, implementiert, erprobt und verbessert, ebenso wie die Algorithmen zur Klassifizierung und Zählung von Proben aus Bildern und Bildsequenzen, um z.B. Belegungswerte und Häufigkeitswerte von Aktivitäten zu berechnen. Dazu werden selektierte und vorbearbeitete Bilddaten an die Teilprojekte für die dreidimensionale Tierrekonstruktion und für die Arten-Klassifikation aus den Aufnahmen weitergegeben. Dazu wird maßgeschneiderter Hard- und Software entwickelt, die in der Lage ist, eine repräsentative Teilmenge der tierischen Biodiversität vor Ort zuverlässig über den ganzen Tag und unter allen Witterungsbedingungen zu beobachten und das Bildmaterial zu klassifizieren. Weiterhin wird ein spezielles visuelles Überwachungssystem entwickelt und gebaut, um nachtaktive Falter zu klassifizieren und zu zählen. Bei allen Entwurfsentscheidungen wird berücksichtigt, dass an abgelegenen Standorten und bei vollautonomen Betrieb einerseits Stromversorgung und andererseits Möglichkeiten des Datenaustauschs mit zentralen Servern nur eingeschränkt zur Verfügung stehen.
Das Projekt "Teilprojekt 1: Management und Koordination sowie Metabarcoding Insekten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Zoologisches Forschungsmuseum Alexander König - Leibniz-Institut für Biodiversität der Tiere durchgeführt. Das AMMOD Projekt dient der Entwicklung einer 'Wetterstation für Artenvielfalt', die mit automatisierten Probensammlern und Sensoren ausgestattet ist und erfasste Daten an einen Empfänger weiterleitet. Die Daten dienen primär der Identifikation von Arten. Dazu werden DNA-Proben, chemische Emissionen, akustische und optische Signale ausgewertet. Im Projekt werden Prototypen gebaut, mit denen der Arbeitsfluss von der Aufnahme im Feld bis zur Verfügbarkeit der Daten über ein Webportal demonstriert werden kann., Am ZFMK soll das AMMOD Projekt koordiniert werden und es wird das Modul 'Metabarcoding' für Insekten umgesetzt. In die AMMOD Station wird ein System zur automatisierten Beprobung von Insekten nach dem Prinzip der Malaisefallen integriert. Weiterhin werden Arbeitsflüsse im Labor entwickelt und getestet, um einen hohen Durchsatz von Proben für das Metabarcoding von Insekten zu erreichen. Die Methode wird weitgehend automatisiert Artenlisten der Insekten am Ort der Station liefern. Zeitintervalle sind frei wählbar. Ein am ZFMK einzustellender Programmierer wird an der Organisation und der Operation des Archivierungsflusses in AMMOD mitarbeiten. Dies beinhaltet die Ausarbeitung der Metadatenprofile für die Artenlisten aus dem Metabarcoding und den Export der finalen Daten in Datenarchive sowie die Bereitstellung der fertigen Entitäten für GFBio (German Federation for Biological Data). Dabei können direkt die bioinformatorischen Eigenheiten der Metabarcoding-Routinen berücksichtigt werden und kleinere Anpassungen vorgenommen werden. Der Programmierer wird dabei eng mit den GFBio-Projektpartnern des MARUM in Bremen interagieren. Gemeinsam mit den Projektleitern am ZFMK und in Gießen und den eingestellten Postdocs wird schließlich die Integration der erhobenen Daten in die Gesamtmenge der von einer AMMOD Station gleichzeitig erfassten biologischen und abiologischen Phänomenen vollzogen.
Das Projekt "Landbedeckung mit Radardaten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes soll das Potential der Copernicus Sentinel-1 Radarsatelliten für die Ableitung von Landbedeckungsinformationen auf nationaler Ebene erforscht werden. Das Projekt zielt hauptsächlich auf die Nutzung der nun zur Verfügung stehenden hohen temporalen Auflösung der Sentinel-1 Daten für die Ableitung eines neuen Klassifikationssystems für die Landbedeckung, da alle sechs Tage eine neue Aufnahme eines bestimmten Gebiets zur Verfügung steht. Die Phänologie der Vegetation kann somit wesentlich besser in Klassifizierungsalgorithmen einbezogen werden als bei alleiniger Verwendung von Bilddaten aus optischen Sensoren. Forst und landwirtschaftliche Flächen werden mit einer multi-temporalen Analyse von SAR-Bildern besser differenziert. Die Entwicklung der Algorithmen basiert auf Open-Source-Software (z. B. SNAP Toolbox) und Python-basierten Ergänzungen unter Verwendung gängiger Open-Source-Bibliotheken. Zur Klassifikation der Landbedeckung aus multi-temporalen Sentinel-1-Intensitätsbildern werden unter anderem SAR-Polarimetrie und Texturparameter wie Homogenität und Entropie analysiert und neue Algorithmen entwickelt. Um die Klassifikationsgenauigkeit zu erhöhen, werden zusätzlich optische Sentinel-2 Daten in die Landbedeckungsklassifikation miteinbezogen. Anwendungspotenzial: Die Ergebnisse können für die folgenden Anwendungen nützlich sein: 1. Aktualisierung der Landbedeckungsstatistik und Ermittlung von Regionen in denen sich die Landbedeckung verändert hat. 2. Analyse der Einschränkungen und des Potenzials von Sentinel-1 für die Klassifizierung von Landbedeckungen 3. Bereitstellung von Informationen zur Unterstützung der UN-SDG-Indikatoren 4. Analysieren von Methoden zur Integration von Big-Data aus Sentinel-1 und Sentinel-2.
Das Projekt "Teilvorhaben: Hochschule Furtwangen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Furtwangen, Fakultät Wirtschaftsinformatik durchgeführt. Ziel ist ein automatisiertes Monitoring der mit bestimmten Fahrrädern befahrenen Wege. Mithilfe der KI-basierten Analyse wird untersucht, wie Aussagen zur Beschaffenheit der mit dem Fahrrad befahrenen Wege getroffen werden können. Die Aufnahme der Daten erfolgt mobil mittels am Fahrradlenker befestigten Smartphones und einer Applikation, welche automatisiert unterschiedliche Sensordaten und Bilddaten aufnimmt. Durch eine zentrale Analyseanwendung werden die Daten KI-basiert untersucht und bewertet. Das System ermöglicht eine flächendeckende Datenaufnahme und Datenbereitstellung. Es trägt somit zur Erschließung neuer Möglichkeiten für Radverkehr, Radlogistik und der Optimierung der Wegeinstandhaltung bei. Es werden Demonstratoren zur Verwendung dieser Daten erstellt und evaluiert. Die Hochschule Furtwangen übernimmt mit den Erfahrungen im Bereich Informatik und Mobilität im ländlichen Raum die steuernde Rolle des Gesamtvorhabens. Das Kernstück des Projekts, die mobile Anwendung in Kombination mit der zentralen Analyseanwendung, wird für die Anwendungsbereiche 'Radverkehr' und 'Radlogistik' konzipiert, umgesetzt und fortlaufend weiterentwickelt. Bei der Analyse der Bilddaten wird eine KI trainiert, möglichst genaue Aussagen zu festgelegten Kriterien zu den Untergründen und deren Eigenschaften zu treffen. Die Automatisierung des Systems und die damit einhergehende fortlaufende Aktualisierung der bereitzustellenden Daten ist dabei eine wichtige Forschungsaufgabe. Es wird geprüft wie eine Skalierbarkeit der analysierten Daten und des Gesamtsystems sichergestellt werden kann und wie die Forschungsergebnisse verwertet werden können. Es werden Demonstrator-Anwendungen entstehen, welche zusammen mit den Projektpartnern evaluiert werden. Dadurch wird ermittelt, wie die analysierten detaillierten Eigenschaften der mit dem Fahrrad befahrenen Wege den allgemeinen Radverkehr und die Radlogistik begünstigen kann.
Das Projekt "ConTOOL - Controlling der Ressourceneffizienz während der gesamten Lebensdauer eines Werkzeugs" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, Werkzeugmaschinenlabor (WZL), Lehrstuhl für Produktionssystematik durchgeführt. Im Projekt ConTOOL - Controlling of resource efficiency throughout the life-cycle of tools - wird an der Entwicklung eines ressourceneffizienten Werkzeugs geforscht. Die Ressourceneffizienz des Werkzeugs soll sowohl bei der Herstellung des Werkzeugs als auch bei der Verwendung des Werkzeugs in der Produktion berücksichtigt werden. Zur Quantifizierung der Einsparungen soll als weiteres Ziel eine Sensorik zur Aufnahme von Daten zur Ermittlung der Ressourceneffizienz entwickelt werden. Schließlich sollen zusammen mit dem Werkzeug und der entwickelten Sensorik Einflussfaktoren auf die Ressourceneffizienz identifiziert werden und die Erkenntnisse zur Entwicklung von Werkzeugen genutzt werden, die durch ihre Ressourceneffizienz einen Wettbewerbsvorteil bieten. Mit Hilfe eines Marktpositionierungsmodells soll für diese Vorteile eine nötige Positionierungsstrategie ermittelt werden. Zu den wirtschaftlichen Zielen zählen die Einsparung von Energie und Material. Zur Energieeinsparung wurden verschiedene Stellhebel identifiziert, wie zum Beispiel die Reduktion des Energieverbrauchs der Fräsmaschinen bei der Werkzeugfertigung, die Reduktion von nötigen Drücken und Temperaturen beim Spritzgussprozess oder die Verkürzung der Zykluszeiten, um einen geringen Ressourcenverbrauch pro gefertigten Produkt zu erreichen. Ein weiteres wirtschaftliches Ziel ist die Erhöhung des Marktanteils von ressourceneffizienten Werkzeugen, um volkswirtschaftlich einen geringen Ressourcenverbrauch zu erreichen.
Das Projekt "Teilprojekt 13: Archivierung, Datenmanagement und benutzerfreundlicher Datenzugang" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Jacobs University Bremen gGmbH, School of Engineering and Science, Division Biology durchgeführt. Das AMMOD Projekt dient der Entwicklung einer 'Wetterstation für Artenvielfalt', die mit automatisierten Probensammlern und Sensoren ausgestattet ist sowie die erfasste Daten an einen Empfänger weiterleitet. Die Daten dienen primär der Identifikation von Arten, wozu DNA-Proben, chemische Emissionen, akustische und optische Signale ausgewertet werden. Es werden Prototypen gebaut, mit denen die Arbeitsabläufe von der Aufnahme im Feld bis zur Verfügbarkeit der Daten über ein Webportal demonstriert werden kann. Die Jacobs University beteiligt sich hauptsächlich am 'AMMOD Module 7: Archiving, Data Management, and Cross-Platform Analysis'. Das Modul ermöglicht die Datenaufbereitung auf einem hohen Niveau und stellt die Langzeitaufbewahrung und Verfügbarkeit von Daten für eine breite Öffentlichkeit sicher. Es wird auf die DFG geförderte Infrastruktur GFBio aufgebaut, welche sich der Archivierung und Publikation von Biodiversitätsdaten widmet. Das Modul wird ergänzt durch Komponenten, welche es ermöglichen Daten von der AMMOD Basisstation durch die Benutzung eines 'Broker Service' abzurufen und aufzubereiten. Der Arbeitsplan beinhaltet die Organisation und Umsetzung von Arbeitsabläufen für die Aufbereitung- und Archivierungsabläufen, der Datenpublikation und -dissemination, außerdem die Erstellung eines Konzeptes für die Erweiterung und Nachhaltigkeit des Moduls.
Das Projekt "Teilprojekt 3: Archivierung, Datenmanagement und benutzerfreundlicher Datenzugang" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bremen, Zentrum für marine Umweltwissenschaften durchgeführt. Das AMMOD Projekt dient der Entwicklung einer 'Wetterstation für Artenvielfalt', die mit automatisierten Probensammlern und Sensoren ausgestattet ist sowie die erfasste Daten an einen Empfänger weiterleitet. Die Daten dienen primär der Identifikation von Arten, wozu DNA-Proben, chemische Emissionen, akustische und optische Signale ausgewertet werden. Es werden Prototypen gebaut, mit denen die Arbeitsabläufe von der Aufnahme im Feld bis zur Verfügbarkeit der Daten über ein Webportal demonstriert werden kann. Die Koordinationsaufgaben des MARUM innerhalb des Moduls 'Archivierung, Datenmanagement, and Cross-Platform Analyse' wird die Kommunikation mit den Modulpartnern zum Datenmanagement umfassen, sowie die Koordination der Arbeiten zum Datenfluss der AMMOD Stationen mit den Partnern der jeweiligen AMMOD Datenerfassungs- und Sensormodule. Des Weiteren wird das MARUM die Kommunikation mit den GFBio Archivknoten sowie der GFBio Koordination übernehmen um einen reibungslosen Ablauf der Datenarchivierung für AMMOD zu gewährleisten. Am MARUM soll das Modul 'Archivierung, Datenmanagement, and Cross-Platform Analyse' koordiniert werden. Darüber hinaus soll die Zusammenarbeit mit den Datenarchiven des GFBio (German Federation for Biological Data) Netzwerks, zur langzeitlichen Speicherung und Publikation von AMMOD Daten, gesteuert werden. Dabei wird das MARUM PANGAEA zur Archivierung von Daten bereitstellen. Das MARUM soll außerdem an der Umsetzung eines benutzerfreundlichen Datenportals sowie von Visualisierungsdiensten für AMMOD Daten arbeiten. Schließlich soll das MARUM maßgeblich an Nachhaltigkeitskonzepten zur Archivierungs- und Publikationsinfrastruktur von AMMOD Daten arbeiten.
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